救急科退院指示の機械翻訳精度の比較評価：非劣性研究
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年4月17日
タイトル：Comparative Evaluation of Machine Translation Accuracy of Emergency Department Discharge Instructions: A Non-Inferiority Study
雑誌名：Acad Emerg Med. 2026 Apr; 33(4): e70289. doi: 10.1111/acem.70289.
概 要：
限られた英語能力（LEP）を持つ患者は、救急科（ED）での退院時に不均衡なリスクに直面します。専門的な通訳は成果を改善しますが、リアルタイムの書面翻訳は多くのEDで提供が難しいです。本研究では、最新のトランスフォーマーベースの大規模言語モデル（LLM）が、従来のシステムと比較して翻訳品質を向上させる可能性を探ります。特に、医療提供者が書いたED退院指示の即席翻訳における性能を評価しました。
方 法：
英語のED退院指示をスペイン語、ブラジルポルトガル語、簡体字中国語に翻訳し、Google TranslateおよびChatGPT-4oと専門の医療通訳者を比較する盲検交差非劣性研究を実施しました。53件の指示がランダムに選ばれ、477のユニークな翻訳が生成されました。専門の医療通訳者が翻訳方法を知らずに、流暢さ、適切さ、意味、重症度を5段階のリッカートスケールで評価しました。評価者間の信頼性を計算し、各翻訳方法の精度次元ごとの平均リッカート評価の差を比較しました。
結 果：
言語間で評価者間の信頼性は高かったです。機械翻訳の両方法は、スペイン語とポルトガル語の適切さ、意味、重症度において専門の通訳者に対して非劣性であり、中国語では全ての領域で非劣性でした。流暢さに関しては、Google TranslateとChatGPT-4oはスペイン語とポルトガル語で劣っていましたが、中国語では非劣性でした。臨床的に重要な翻訳エラーの頻度は、翻訳方法によって有意差はありませんでした。
結 論：
この多言語評価において、Google TranslateとChatGPT-4oは、ほとんどの翻訳精度の領域で専門の通訳者に対して非劣性であることが示されました。